关键词： 全媒体时代   大型体育赛事   传播机制   传播路径   人工智能  

摘要： 全媒体时代,我国传统大型体育赛事传播机制遭遇新媒体、人工智能与元宇宙技术的多重挑战,表现出传播主体协作效能不足、内容形态创新滞后、技术应用深度有限、受众反馈机制缺位等诸多缺憾,应通过打造多元主体协同生产机制、创新赛事内容生产机制、强化技术赋能机制、拓展受众反馈机制等举措予以重构。同时,为实现全媒体时代我国大型体育赛事传播机制的路径优化,应以理念更新为指引,打造大型体育赛事传播主体关系的迭代升级;以内容创新为根本,构建大型体育赛事传播内容新样态;以人工智能(AI)、虚拟现实(VR)为代表的技术赋能为驱动,拓宽大型体育赛事传播技术新体系;以效能提升为导向,健全大型体育赛事传播效果反馈机制,全面提升传播效果。

关键词： 人工智能   高校思政课   教学改革   创新  

摘要： 人工智能的飞速发展为高校思政课教学改革与创新带来了前所未有的机遇,在促进教育资源供给精准化、课堂教学呈现多元化、虚拟与现实环境创新并进等方面展现出独特的价值。通过深入分析人工智能背景下思政教学课改革面临的工具理性对价值理性侵蚀风险、教育理念与人机关系重构风险等因素,结合国家全面推进“大思政课”建设的战略部署及人工智能技术的特点,从坚持正确导向、加强师资培训、创新教学模式、完善制度建设四个方面探索提出了创新路径。

关键词： 人工智能   血常规分析   临床应用   算法模型   准确性  

摘要： 血常规分析作为临床检验的核心环节,对疾病的精确诊断与治疗具有重要的作用。人工智能(AI)技术在血细胞形态学检验中的应用,极大地提高了检验的精确性和效率。相比于传统的人工显微镜检验,AI技术能够快速、准确地分析细胞形态,显著减少人为因素导致的误差和偏差。此外,AI技术还能有效缓解检验工作的人力资源压力,降低劳动强度,提升工作效率。由此可见,随着技术的持续创新与完善,基于AI的血常规分析技术将在临床实践中扮演越来越重要的角色,为推动医学领域实现更高水平的诊断与治疗提供有力支持。

关键词： 陶瓷材料   大数据分析   性能预测   机器学习  

摘要： 陶瓷材料因其优异的力学、热学及电学性能,在航空航天、电子封装、生物医学等领域占据重要地位。然而,由于其微观结构复杂,性能受成分、烧结工艺及环境因素影响较大,传统的实验方法难以快速、精准地预测材料性能。本文探讨了大数据分析在陶瓷材料性能预测中的应用,围绕数据获取、预处理、建模及优化展开研究,并结合机器学习方法构建高精度预测模型。同时,分析了陶瓷产业链整合等外部保障措施,以提高预测方法的可行性。

关键词： 高校思想政治理论课   人工智能   创新路径  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,其在教育领域的应用也不断深化。高校思政课作为培养大学生思想政治素质的核心课程,正迎来前所未有的发展机遇与转型挑战。对此,要强化技术赋能,打造“人工智能+思政”课程资源;注重能力提升,构建思政课教师智能素养培养体系;深化智慧教学,推进人工智能技术在思政课堂的深度应用,探索形成人工智能背景下高校思政课的创新发展路径,全面提升高校思政课育人实效。

关键词： 石化设备   机器学习   状态预测   维护优化  

摘要： 本文论述了石化设备基于机器学习进行状态预测和维护优化的方法,着重对机器学习模型选择、特征选择和数据处理策略进行分析,提出一种根据预测结果进行动态维护的决策机制。将边缘计算和设备端智能预测,SCADA/ERP系统集成和模型持续学习相结合,深入讨论了系统集成、数据融合和优化维护策略。研究发现基于机器学习智能预测可显著提高石化设备维护效率及精度、降低故障率、达到资源优化配置及提高生产效率的目标。

关键词： 机器学习   数据插值   深度神经网络   气动压力分布   流场预测  

摘要： 在飞行器气动设计中,高精度、高效率的机翼展向压力分布是优化升阻特性与气动稳定性的关键,而传统传感器测量与计算流体力学(CFD)在空间分辨率与计算成本上的矛盾长期制约着工程设计效率。针对机翼展向截面压力分布测量中传感器稀疏导致的插值精度不足问题,本文提出一种融合卷积神经网络(CNN)与多层感知器(MLP)的混合深度学习算法。通过构建几何特征提取模块与流场预测模块,实现少量展向截面压力数据向高分辨率分布的高效映射。几何特征提取模块采用CNN对翼型轮廓进行自动参数化建模,生成低维特征矢量;流场预测模块结合特征矢量、流场坐标及工况参数,通过MLP实现端到端的压力分布预测。基于CFD仿真数据训练模型,采用分阶段训练策略优化网络性能。试验结果表明,模型算法对机翼展向插值的相对平均误差小于2.6%,R^(2)大于0.93;跨声速工况下激波位置与强度的预测精度较高,单次流场预测耗时仅3.5 s,较传统CFD加速超500倍。研究验证了深度学习在复杂三维流场建模中的应用潜力。

关键词： 小断层预测   人工智能   大牛地气田   去强轴   构造保护平滑滤波   分频融合  

摘要： 为了充分提高小断层识别精度,研发了人工智能小断层预测方法,通过基于小断层解释成果的样本标签制作,构建基于解释成果的样本标签库;研发了针对小断层的建模和正演方法,构建基于模型正演的标签库;形成针对小断层识别的特殊神经网络,可直接形成小断层属性数据。此外,结合去强轴、构造保护平滑滤波等预处理技术提高原始地震数据的品质,并利用基于主成分分析的多属性融合反映多尺度断层信息,最后通过3种手段验证预测结果,形成了基于人工智能的小断层预测流程。本文方法和技术在鄂尔多斯盆地大牛地气田展现了良好的应用成效,相比于常规属性,小断层识别数量增加30%,预测结果的分辨率和连续性显著提升,与地震数据、井数据和常规属性吻合较好,并揭示了小断层发育特征:优势方位为北西走向,工区西部和东北部的小断层相对集中,断层间的裂缝也较为密集,部分小断层沿着储层的边界分布,或许和优质储层的发育有关。预测结果为评价下古生界优质储层、开展井位部署提供可靠的技术支撑,在类似地区具有广阔的应用前景。

关键词： 人工智能   地理教学   地理高阶思维   农业区位  

摘要： 人工智能思维方式是重要的教学资源。本文从人工智能助力地理高级思维培养的逻辑基础出发,搭建高阶思维培养的4个步骤:人工智能的情境创设与引导;学生的感知与思考;新情境下的迁移与创造;对比下的反馈与调整。基于此培养路径,设计“农业区位因素”教学案例并提出指向高阶思维培养的教学策略:探索人工智能的教学互动机制;训练人工智能的地理高阶思维;构建人工智能支持下的个性化教学方式。

关键词： 人工智能   汽车装配与调试技术   教学模式   改革创新   OBE理念   虚拟现实  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,传统汽车装配与调试技术课程教学模式已难以满足新时代技术技能人才培养需求。本文基于OBE理念,探讨人工智能赋能汽车装配与调试技术课程教学模式的改革创新路径,通过分析人工智能技术在教育教学中的应用现状,构建了基于虚拟现实、智能诊断和协作机器人等技术的教学模式,并进行了教学实践。结果表明,人工智能赋能的教学模式能够有效提升学生的学习兴趣、实践能力和创新思维。